データマイニングシステムとは

データマイニングシステムは、データセットを収集、整理、および分析するための体系的なアプローチです。 収集されたデータのパターンと関係を見つけることは、データマイニングの目的です。 発見されたパターンと関係は、組織が過去のパターンに基づいて将来の傾向を予測するのに役立ちます。 これらのパターンは予測には役立ちますが、分析に使用される生データが破損、誤分類されたり、正確な結果を生成するために必要なサンプルが含まれていない場合、不正確なパターンが発生します。

データマイニングシステムを以前に収集したデータに適用するには、構造設計を作成する必要があります。 その後、データはアーキテクチャを通じてフィルタリングされます。 健全なアーキテクチャが整っている場合、フィルタリングされたデータはデータ間のパターンと重要な関係を明らかにします。 データマイニングシステムが進歩する前は、データが収集され、そのままユーザーに配信されていました。 ただし、適切に設計されたデータマイニングシステムは、ユーザーが定義した目標またはビジネスモデルをデータに適用し、最も適切な情報の分析を提供します。 システムでさらに蒸留した後、この情報を使用して、将来の活動を計画し、それらの活動の潜在的な成功または失敗を評価できます。

データマイニングに集中することにより、消費者中心の企業はより高い効率で事業を展開します。 たとえば、データマイニングシステムではデータの傾向を分析できるため、食料品業界では特定のタイプのバイヤーに関連する製品のタイプ間の分析になります。 これらの傾向に注目すると、企業はそのグループの関係に基づいて購入サイクルを予測できます。 たとえば、地元の食料品店がデータマイニングシステムを通じて、働く母親が火曜日に冷凍ピザを購入することが多いことを発見した場合、火曜日に冷凍ピザを冷凍食品ディスプレイの前に移動して、そのグループをターゲットにすることができます。 この小さな行動は、食料品店の利益を増やす可能性があります。

データマイニングシステムの用途はさまざまです。 テロリストの監視からビデオゲームのプレイの改善まで、データマイニングは、製品やサービスのユーザーエクスペリエンスに直接影響するプロセスと戦略の強化を可能にします。 多くの企業は、データマイニングを使用して、特定のアイテムを購入する可能性が最も高い特定の顧客をターゲットとすることで利益を増やし、その後、これらの顧客を購入に導くことに焦点を当てています。 もちろん、これにより、企業はこれらの顧客からさらに多くのデータを収集でき、データ収集方法をさらに洗練させることができます。